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基于大数据的智能仓储与配送优化项目

第1章项目背景与意义4

1.1智能仓储与配送的发展现状4

1.2大数据技术在仓储与配送领域的应用价值4

第2章相关理论与技术概述5

2.1大数据概念与技术架构5

2.1.1大数据概念5

2.1.2大数据技术架构5

2.2智能仓储系统设计原理5

2.2.1系统集成6

2.2.2自动化设备6

2.2.3信息化管理6

2.2.4智能决策支持6

2.3配送优化方法与算法6

2.3.1车辆路径问题（VRP）6

2.3.2仓库选址问题6

2.3.3集中配送与分区配送6

2.3.4多目标优化算法6

第3章项目目标与需求分析7

3.1项目目标与预期成果7

3.2仓储与配送业务流程梳理7

3.3需求分析及功能模块划分8

第4章数据收集与预处理8

4.1数据来源与采集方法8

4.1.1企业内部数据8

4.1.2外部数据8

4.1.3自动化采集9

4.1.4数据接口9

4.1.5网络爬虫9

4.2数据预处理技术9

4.2.1数据清洗9

4.2.2数据转换9

4.2.3数据集成9

4.2.4数据降维9

4.3数据存储与管理9

4.3.1分布式存储9

4.3.2数据仓库9

4.3.3数据备份9

4.3.4数据安全管理9

第5章数据挖掘与分析9

5.1数据挖掘方法与算法选择10

5.1.1数据挖掘方法10

5.1.2算法选择10

5.2仓储数据挖掘与分析10

5.2.1数据预处理10

5.2.2描述性分析10

5.2.3关联规则分析10

5.2.4聚类分析10

5.3配送数据挖掘与分析11

5.3.1数据预处理11

5.3.2描述性分析11

5.3.3关联规则分析11

5.3.4分类与预测11

5.3.5聚类分析11

第6章智能仓储系统设计与实现11

6.1仓储系统架构设计11

6.1.1系统总体架构11

6.1.2系统功能架构11

6.2仓储设备选型与布局优化12

6.2.1仓储设备选型12

6.2.2布局优化12

6.3仓储管理系统功能设计12

6.3.1数据采集与处理12

6.3.2仓储资源管理12

6.3.3库存管理12

6.3.4设备监控13

6.3.5决策支持13

第7章配送优化模型构建与求解13

7.1配送路径优化模型13

7.1.1模型背景13

7.1.2模型建立13

7.1.3模型参数13

7.2车辆调度优化模型13

7.2.1模型背景13

7.2.2模型建立14

7.2.3模型参数14

7.3模型求解与算法实现14

7.3.1求解方法14

7.3.2算法实现14

第8章系统集成与测试14

8.1系统集成策略与架构14

8.1.1集成策略14

8.1.2集成架构14

8.2系统功能测试与优化15

8.2.1功能测试15

8.2.2优化措施15

8.3系统功能评估与提升15

8.3.1功能评估15

8.3.2功能提升措施15